【書評】精準學習
【書評】精準學習 <成甲>
《精準學習》一書，是一本教導讀者「怎麼學習」的書。在知識變遷極為快速的現代社會，很多時候覺得自己似乎學了很多東西，然而實質似懂非懂，而且學完後發現自己可能沒法應用，過沒一陣子就會把習得的技能再次忘記。如果你也覺得這樣的情境十分熟悉，那麼這本書應該會很適合你。
推薦指數：9/10
Key Takeaway：
1. 「臨界知識」：那些「真正有用的知識」，是在你習得之後能「改變你的行為或認知」的知識。有效率的學習方式，是在不同的知識中建立自己的「知識網絡」，掌握底層規律。
2. 透過刻意練習，強化自己實際應用臨界知識的能力：1)在不同的場景中，重複應用同一個臨界知識 2)在不同時間裡，重複應用同一臨界知識。而所謂真正的掌握了一項臨界知識，表示要能理解為什麼有些知識比其他知識的影響更有決定性作用，且了解知識要在怎麼樣的場景才能發揮作用。
3.學習的重要心態：1)積極開放：當碰到認知不一致時，先不要反擊，試想：「這個概念能怎麼幫助到我？」 2)以慢為快：打硬仗，不要對知識囫圇吞棗，而是找出自己的不清楚的地方打通任督二脈。（解開知識阻塞）
如果你只是孤立的記住一些事物，試圖把它們硬湊起來，那你無法真正理解任何事情……你必須依靠模型組成的框架來安排你的經驗。<查理・蒙格>
當學習到的知識越多，有時候我們會發現即使我們掌握了很多方法，但卻又感覺每個知識都是獨立存在，並且單獨用來解決每個問題；有時候覺得有些方法之間似乎有些連結又有些衝突，無法真正融會貫通。
學習的本質無非是要用來解決問題，然而當每次遇到問題都需要重新學習一個知識來解決問題，其實是一件非常沒有效率的事情。作者在書中提出「臨界知識」的觀點，表示那些「真正有用的知識」，是在你習得之後能「改變你的行為或認知」的知識。有效率的學習方式，是在不同的知識中建立自己的「知識網絡」，掌握底層規律。
當知識不再是一個孤立的點，而是彼此聯繫、相互接觸，甚至在一次次的相互作用中不斷產生新的啟發和認識，那麼你就建立了屬於你自己的知識網絡，也能更加有效率的在碰到問題時直擊問題本質，並用底層規律解決問題。
這讓我聯想到公司的高階主管——在變化萬千的世代，沒有人能對所有領域完全理解透徹。然而高階主管之所以能管理公司，我相信就是利用這種對底層規律的理解，碰到問題時也能深入以本質來理解，因此即使對某個專業領域並不完全熟悉，也能治理公司。
什麼是知識？何謂臨界知識？
知識是不平等的。有些知識要比其他知識能夠更加深刻地改變我們的行為。能夠更廣泛、更普及地指導我們行動這種重要而基本的規律，作者稱之為「臨界知識」。
前面提到，「只有能夠改變你行動的資訊，才是知識」。換句話說，唯有學習之後，讓你「解決問題的思考和方法獲得改變」，才是有效的學習知識。若什麼都沒有改變，充其量只能說是了解到新的資訊。
而所謂真正的掌握了一項臨界知識，表示要能理解為什麼有些知識比其他知識的影響更有決定性作用，且了解知識要在怎麼樣的場景才能發揮作用。
知識管理與認知優勢
知識是不平等的，有些知識比其他知識的威力更大。少數的知識能夠帶給我們關鍵性的影響，這就是臨界知識。
如何提升認知深度？
理解如何提升認知深度前，要先弄懂：「什麼才算是深度認知？」
書中作者舉了以下例子：
「為什麼北京房價這麼高？」
「都是炒房團搞的！」
「北京的土地供應稀缺，而高購買力人群又過度集中，所以推高價格。」
很明顯的，後者的回答更有深度。而差別如下：
1. 形式上來看，簡單的回答往往是對具體的問題或事情本身作出回答，而深度回答卻是在分析具體現象之後找出抽象定律。
2. 從思考方式來看，簡單的答案往往是根據自己的直觀感受、情緒與經驗回答；而有深度的答案往往依託於有實驗驗證或資料分析支持的結論。
3.從答案的效果來看，簡單的答案往往只能解決單一特定問題；而有深度的答案能更普遍的解決類似問題。
因此，有深度的認知是在分析問題時，能夠跳出問題本身思考更普遍的情況；在尋求答案時能夠根據理由可信度判斷是否接受這個結論。而透過深度認知的結論，往往更具有普遍性，能解決更多類似情境的問題，也更能經過廣泛長期的驗證，更具普遍指導意義和應用，這也就是前面提到的臨界知識。
了解問題本質，學習層次再上一層
很多時候，學習層次無法突破，主因來自於我們花太多的時間提升「技術層次」，而忽略了「認知效率」。
時代變化萬千，我們為了追趕而買了許多經典著作、報名培訓、像經理人學習知識——然而卻有更多新的問題湧入：所以我們需要看更多新的書、學新的東西、新的套路。
倘若我們的學習都只是單純針對解決每一次某工作場景遇到的問題，那麼我們就是在努力提升「技術效率」。在這種情況下，我們每遇到一個新的問題就要再學習一次。若我們的學習是在了解問題本質，了解解決方案的底層規律，讓我們真正看清問題表象背後的實質，那我們就是在提升「認知效率」。
斜槓並非盲目地追求多元，而是不斷提升認知深度的結果
現在流行的「斜槓」，意指擁有多重職業和身份的多元人群。然而，很多人誤把斜槓當成原因，因此為了達成斜槓而「身兼多職」。
執得探討的是，斜槓其實是結果而非原因。如果盲目的要做斜槓青年，東學一點西做一點，追求所謂的多元，其實可能只是創造一個「能力假象」，事實上自己的深度並沒有增加，只是膚淺的拿時間變現而已。
以馬斯克為例，表面上看他是跨界多元的領域，但事實上，這是因為他看透問題的本質。他沒有認為自己跨界，他只是比別人都能更深刻地看清他做事情背後的規律：用最基礎的原理來改變一個行業。因為有了這樣的深度認知，馬斯克才有了和Tesla風馬牛不相干的SpaceX。但對馬斯克而言，這其實都是同一件事。
斜槓其實是提升認知深度的結果，而不是追求多元的結果。
多元跨界，指的是為了解決問題而學習所有相關的核心能力
但別誤會，提高認知深度並非要只專心學習專業知識就好。前面提到的是不要「盲目地」追求多元，並不表示「不要追求多元」。
想要做到極致，不是學習某個專業的知識就夠了，但也非這邊學學那邊學學。要做的是：學習與解決某一類問題相關的所有核心能力，這一點就突破專業限制。
我們所謂的專業，可能是行銷、法律、政治、文學……，但這些都只是人為的標籤，世界並不是這樣運轉的。一個市場行銷問題，可能涉及政治、法律、行銷。因此，很多你乍看之下覺得「無用的知識」，一旦你的研究深度達到底層規律的層面，表面上看起來不相干的問題可能在底層都會盤根錯節的相互聯繫。而將這些表面上起起來「不相干」的事情聯繫起來的，正是所謂的「臨界知識」。
從這樣的角度來看，我們一生要掌握的能力有三種：
1.公共基礎：執行能力（商務禮儀/溝通談判/時間管理…)
2.專業必修：專業能力
3.通用必修：臨界知識
掌握臨界知識的底層思維與方法
對於學習臨界知識而言，首先要掌握的事底層思維和方法，其次才是具體的知識與技能。
跳出「低等勤奮陷阱」
- 在新舊知識間建立聯繫
劃線抄筆記不會讓你卓越。內化成能力的知識，其實是忘不掉。傳統的閱讀＋畫線，這樣的方把是把一本書拆成了孤立的知識點，彼此之間少了聯繫，因此難以記憶。要記住新知最好的方式，就是把他和已有的知識進行聯繫，建立起知識網絡。 - 放慢讀書速度
找出讀書後自己被啟發的內容，以及這些內容和過去哪些經驗相關。在記錄和尋找新舊知識間聯繫的過程中，會發現一些不曾注意到的規律，也能直接改進工作方法，讓讀書產生複利效應。 - 發現臨界知識
讀書不追求數量，也不一定要讀完。重點是要解決某個問題的時候，主動去尋找可能會討論這個問題的文章和書籍，觀察作者用什麼樣的思路解決問題？在這個解決方案背後，是否有自己熟悉的知識(*)？另外還可以把這個解決方案的原理應用在什麼領域？
當把這些事情想明白，即使沒有讀完一本書，卻可能比讀完10次了解的更深入。
*類似《極簡閱讀》中提到的：R(閱讀拆頁) /I(Interpretation，用自己的話說，講解引導）/A(拆為己用，連結自己的相關經驗並應用）
學習臨界知識需要具備的兩個心態
- 綠燈思維
遇到認知不一致時，不要被習觀性自我防衛影響，要以成長性思維面對。試想：「這個觀點好特別，我可以怎麼用來幫助自己？」。
另外，必須要明確的區分「我的觀點/行為」。之所以會有自我防衛，主要是人類容易把別人對自己觀點的質疑，理解為對自身的否定。若把這兩個概念拆開，能減少自我防衛機制。 - 以慢為快
「結應寨，打呆仗」——真正的高效學習是知識的融會貫通。因此努力的方向並非快速的攝取知識，而是「花大力氣打通那些知識間的阻塞」。什麼意思？看書並不需要從頭讀到尾，而是先看綱要，找出自己覺得有興趣，或是覺得困惑的地方，並且深入研究分析那個地方。把時間花在真正的問題上，而非平均地將時間分配到書中的每一頁。
提升學習能力的三個底層方法
見識的多少和知識量的積累與能否深度思考，關係並不大。在膚淺思考的認知前提下，透過增長見聞和擴大知識量，也不代表思考能變得深刻。
我們所有的觀點、結論，本質上都是一個假設。觀點和結論的好壞，取決於我們假設與事實相符的程度。思考膚淺，是某個錯誤假設指導下行動的結果。而學習，就是不斷調整改變我們的假設，讓我們在正確的假設下作出合理的判斷和決策。
學習臨界知識，也就是以更合理的假設來代替我們過去相對不合理的假設，進而提高我們的決策品質。從這樣的角度來看，會發現學習臨界知識最方便的教材，其實是盤點我們每天的生活。了解自己每天的決策是在什麼樣的假設下做出的，又產生出什麼樣的結果，追問問題的過程，而不僅是自己事後解釋為什麼。
（試問問題：今天有什麼事情讓我開心？有什麼事情沒處理好？為什麼？假如我沒有這麼做會怎麼樣？我還能有其他做法嗎？）
以下作者提出三個具體方法提高學習能力。
1.反思：提升知識掌握的層次
反思不是總結，是對產生結果的原因進行分析，對假設進行校正。
做事的順序：提出假設>採許行動>產生結果
反思的順序：觀察結果>研究原先假設>反思校正假設
我們經常會推測現象背後的假設，但總把自己的假設當作事實。
反思在學習中能發揮三個作用：
a.)發現知識誤區：跳躍性假設？
這邊指的跳躍性假設，意思是跳開理性思考的環節做出的假設。這往往使我們失去近一步發現斯的思考方式或解決方法的機會。透過放慢思考速度，能幫助自己找到合理的答案。
b.)促進已有知識產生新知識
發現用錯知識的地方，並讓已有的知識產生新知識。要做到這點，就需要再反思時主動進行知識聯想與連結。
c.)檢驗學習的新知識是否具體實踐
標竿管理——提前設定一個期望的標準，然後每天反思，與之比較尋找差距。
訓練反思能力的三個方法：
a.)從小事情反思，深入突破
持續從日常工作、他人經歷和書籍案例中找到提升自己的方法，透過反思讓自己處於持續改進的狀態。反思日記要紀錄自己的情緒和思考的過程，不要只記錄結果。（今天遇到什麼問題？為什麼產生這個問題？我的心理狀態？怎樣解決，有什麼啟示？——找共同點）
b.)把生活案例化處理
將自己的生活編成案例，改變自己的行為。嘗試在經歷中抽象出一個定律，建構一個模型。
c.)培養寫反思日記的習慣
2.以教為學
教別人的過程，其實是幫助自己學習的過程。
教別人，會督促自己發現自己的知識阻塞，近一步打通已有知識。再者，可以強化記憶和認識的過程，透過重複將短期記憶變成長期記憶。最後，教別人之後，別人提出疑問、質疑和新想法，也會進一步增強我們的知識，讓我們認識的更全面。
3.刻意練習
不單只是掌握具體臨界知識，更是要提升元認知能力的過程。
（改變思考過程）
＊元認知（心理表徵）：對我們思考過程的思考。（思考的過程）
＊臨界知識：思考的工具
不同的人，有不同的思考過程習慣，也有不同的元認知。
一般的人思考過程：
看到問題>大腦直接調用直覺、過去經驗、情緒反應>決定採取的行動
高速型思考過程：
看到問題>思考問題本質（黃金思維圈：why)>解決這類問題可能用到的規律（相關臨界知識）>決定採取行動
刻意練習如何與臨界知識結合應用？
a.)對基本核心知識劃小圈
將能力切成小部分，持續、刻意地進行大量精準訓練。(eg:練習武術時，練習蹲馬步）認知能力的話小圈，意即對基本概念、臨界知識、知識組社等關鍵地方進行反覆探究思考，直到把問題弄明白。
b.)將基本知識組合成更大的能力單位
將掌握核心知識參透後，就能夠和其他相關知識組成一個新的知識能力單位，整體使用。（eg:了解行銷、市場，就有市場分析和判斷的能力）
c.)在各知識能力單位之間構建認知框架
用認知框架將知識能力單整合起來。（eg:在商業分析中，可將複利、邊際效益、規模效應和品牌效應組成一個認知框架，判斷企業的未來潛力）
持續提升學習能力的三個技巧
- 紀錄：
a.)如實紀錄過程：紀錄「如何發生」，而不是僅是事後解釋「為什麼」。
b.)主動思考，挖掘看不見的關係 - 定期回顧：
a.)週/月度回顧——審視問題解決思路，結合週/越目標審視關係。在月度回顧中，將本月的新啟發，新方法、新認識、新問題集中匯集。
b.)年度回顧——檢視基本思維方式和激發靈感：年度回顧不是做年度總結，而是以年為時間跨度進行反思。
c.)5年以上回顧——探詢基本規律如何影響生活 - 付費購買：
增加學習內容的數量和品質，並增加有效學習的時間。
發現和應用自己的臨界知識
在掌握理念和方法的基礎上，回到核心問題：如何找到臨界知識？怎樣能夠把臨界知識真正應用起來，解決知行合一的問題？
如何發現自己的臨界知識？
哪些地方比較容易產生臨界知識？可信度較高、是用面比較廣的重要應學科：如數學、物理、化學、生理學等。然而這並非意味著我們需要學習更加高深的知識，反而是要學習基礎而重要的定律，這樣的規律是用面才廣泛。
但是，這也不是說其他軟科學不能產生有用的臨界知識，但是使用上要更加謹慎，並多考慮適用條件。（如心理學/經濟學/社會學等，往往需要深刻理解其原理和前置假設才能運用）
其實臨界知識的思想，核心是用更加可靠學科的研究方法、思想和結論來處理沒那麼可靠領域的問題。
比如房價高這個經濟學現象，可能有很多解釋：溫州炒房團，丈母娘經濟、對比國際大城市房價等。但這些解釋的立足點其實不怎麼牢靠。那怎麼辦？臨界知識的思路是不用這些「現象原因」解釋問題，或者說不用這些非常具象、未經嚴謹驗證的推測解釋問題，而是借助可靠度更高的原理解釋：比如供需關係、不均衡分布以及規模效應等基礎知識。
- 從自己感興趣的領域入手，學習此學科重要知識
具體做的時候，留心看看習以為常的事情，背後是否應用了我們已有的定律。（發現已知規律在不同場合被應用/歸納出新規律） - 找到最重要的知識和原理的原始出處
當知道原始出處，你對這個結論的可能適用範圍，和可能的侷限就會有更清楚的認識。 - 嘗試用更基本的原理來解釋這個知識
這一步驟其實是尋找和建立臨界知識的關鍵步驟，也是所謂的「第一原理」。假設能夠用更加底層、通用的規律解釋，就不用新的假設。 - 沒有解釋的時候，想辦法尋找或自己創造一個假設，並驗證
如何應用臨界知識？
透過刻意練習，以達到實際應用臨界知識的目的：
1)在不同的場景中，重複應用同一個臨界知識
遇到問題時，先找到這個場景下的專業技術解釋，然後再對專業技術解釋進一步深入分析，聯繫到臨界知識。
2)在不同時間裡，重複應用同一臨界知識
用臨界知識，建構自己的能力圈
能力圈——你真正擅長並懂得的知識組成的，且在這些領域裡，你比90%的人都做得好。我們的重大決策都應該在我們的能力圈中進行。
核心臨界知識及活用案例
每個人都應該有自己的框架來安排自己的臨界知識，不過，確實有一些重要的臨界知識是通用的。
【複利效應：加強好事重複發生的可能性】
剛開始的效果微小，不易察覺，但當發展到一定階段就會產生非常驚人的效果。本質：做事情Ａ，會導致Ｂ，而結果Ｂ又增強Ａ，不斷循環。
複利效應可能導致冪律分佈（也就是所謂的二八法則、長尾理論（冪律分佈的後面80%）），和一般統計的常態分佈（鐘形曲線）恰恰相反。
複利效應的爆發點，可稱為臨界點。若想向20％靠近的話，必須充分利用複利效應：在生活中發現「Ａ導致Ｂ，Ｂ加強Ａ」這樣的事情，並且盡可能提高這件事的利率，並加強這件事情重複發生的可能性。（eg:寫好文章>被分享>更多閱讀量：增加好品質的文章（利率），就會提高分享次數。加強頻率即是提高發布數量）
機概論：投入最大賠率的事終有回報
過去的每一件事的結果，是眾多可能的結果之一。未來要發生的事情，也將有無數種可能的結果。因此不能僅憑借結果，來判斷之前的決策是好的。
決策樹
1)列出想要實現的目標或解決的問題
2)在右側畫出能夠時間目標的所有方案
3)在所有方案下面在列出可能的各個結果及實現的機率
對機率和結果的主觀判斷的準確性非常重要，會直接決定了我們最終要採取的結果。因此我們需要盡量減少主觀判斷的偏差：一個重要的方法就是用外部視角。所謂的外部視角，就是把自己的問題看作這個世界中一系列類似問題中的一個，並以此為基礎計算概率。（eg:不要以為自己在創業所以結果不一樣，而是研究創業案例中，多少比例的人年收超過1000萬）
為大機率堅持，為小機率備份
雖然這個世界是機率分布的，很多事情會隨機發生。但是，我們也無需悲觀，因為我們選擇有利的大機率事件持續投入，結果（期望）一定比我們隨機做事情好得多。
拿找工作為例子，如果你做充足的準備，你應聘成功的機率也只有64%。但是你堅持兩次，堅持三次，找到工作的機率就是：64%+36%*64%+36%*36%*64%=95%。
這結果說明了：第一，若我們在大機率事件上持續投入，大機率事件發生的可能性會極大增加。更確切的說，我們在高期望值的事件上持續投入（結果發生的機率雖然小，但回報足夠大），堅持下去會獲得高期望收入。
在生活中，我們也要為「小機率事件必然發生」做準備：在自己的包包放隨聲鑰匙，避免自己忘了帶而無法回家。（備份系統）
機率不是固定值，而是動態值
1)你要比的是和你相似群體的成功機率
2)你的極致努力可以改變你獲勝的機率
【系統思考：找到關鍵解】
我們可以透過系統模型分析，找到系統關鍵解，實現四兩撥千斤的效果。所謂的系統關鍵解，是指一個系統中特定位置——對其施加一個小小的變化，就能導致系統行為發生顯著的變化。
要能找到關鍵解，一個重點是要思考事物的「關係」，而非表面。（eg:碳和鑽石都是碳，只是組成關係不同）最有效的解決方案裡，行動的原因和結果在時空上並不一定緊密相連（表示有可能你改變了某個環節，結果並不會馬上呈現，導致你以為你沒有掌握關鍵）
訓練系統思考的重點：
1)關注關係而事物
2)分析系統結構，也可從歷史情況開始
找到系統行為和時間的變化趨勢。研究歷史的「過程」而非「快照」。
3)獨立思考，快速試錯，觀察系統結果
希望建立自己獨立思考的能力，就要區分觀點（假設）和事實，要觀察事實真實發生的狀況，而不是聽別人解釋。當你分析了事物間的關係，研究歷史的演變，往往會有一些假設的結論。這時如果你能做一些測試，觀察系統結果，對系統的瞭解會更加深刻。
4)系統關鍵解實在資訊制高點
即時回饋，對系統行為有很大影響：有時候你成功不是因為你努力，是因為你幸運地站在正確位置（eg:讓社區家庭節約用電，比起在居委會貼出「珍惜能源，節約用電」的標語，直接在安裝電錶時把電表安裝在門口。）
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